Klasifikasi Support Vector Machine (SVM) Untuk Menentukan TingkatKemanisan Mangga Berdasarkan Fitur Warna
MUHAMMAD ICHWAN, IRMA AMELIA DEWI, ZENI MUHAROM S
Institut Teknologi Nasional
Email: michwan86@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam proses penentuan mutu atau tingkat kemanisan buah mangga cengkir di pasaran pada umumnya dilakukan dengan dengan dua cara yaitu menggunakan pakar-pakar  untuk  pemilihan  /  sortasi  kemanisan  mangga  atau  menggunakan metode destruktif dengan cara pengambilan sampel, uji coba kemanisan mangga tersebut  seperti  menggunakan  Refractometer.  Permasalahan  yang  terjadi  pada kedua  proses  tersebut  yaitu  memiliki  cost  yang  relative  besar  dan  tidak menghasilkan mutu yang seragam karena sortasi tingkat kemanisan mangga oleh pakar  bersifat  subjektif  dan  kemungkinan  terjadinya  kesalahan  pengamatan sangat. Support Vector Machine (SVM) diimplementasikan pada penelitian ini dan K-Nearest Neighbour (K-NN) sebagai metoda pembanding untuk klasifikasi citra warna  buah  mangga  cengkir.  Dalam  penelitan  ini  perbandingan  antara  kedua metode  tersebut  dibandingkan  dengan  hasil  output  dari  alat  pengukur  tingkat kemanisan  yaitu  refractometer  sebanyak  24  objek  pengujian  dengan  akurasi sebesar 83,3%. Sedangkan hasil yang diperoleh dari metode K-NN dengan k=7 adalah data valid 21 buah dari 24 buah, dan data tidak valid 3 buah dari 24 buah.
Kata kunci : Tingkat Kemanisan, SVM, K-NN, HSV.

## ABSTRACT
In the process of determining the quality or sweetness level of cengkir mango on the market, it is generally done with two programs, namely using experts to select /  sort  the  sweetness  of  mango  based  on  the  expert  perspective,  or  using destructive methods by sampling, test the sweetness of the mango such as using a Refractometer. The problems that occur in both processes are that they have relatively large costs and do not produce uniform quality because the sorting level of sweetness of mangoes by experts is subjective and the possibility of observing errors is very large. Therefore in this study the development of the system using Support Vector Machine (SVM) and K-Nearest Neighbor (K-NN) was carried out as a comparison method in classifying color images of clove mango. In this research, the  comparison  between  the  two  methods  is  compared  with  the  output  of sweetness  level  measuring  devices,  namely  24  refractometers  with  83.3% accuracy. While the results obtained from the K-NN method with k = 7 are valid data 21 pieces of 24 pieces, and invalid data 3 pieces of 24 pieces.
Keywords: Sweetness level, SVM, K-NN, HSV.

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  tahapan  dalam  pasca  panen  mangga  cengkir  yang  perlu  mendapat  perhatian adalah sortasi dan pemutuan (menentukan mutu). Pada umumnya kegiatan penentuan mutu di pasaran dilakukan secara manual dan dilakukan oleh lebih dari satu orang sehingga produk yang  dihasilkan  memiliki  mutu  yang  kurang  seragam  karena  penentuan  mutu  bersifat subjektif.
Mengacu  pada  peningkatan  metode  sortasi  dan  penentuan  mutu  mangga  cengkir  maka diperlukan suatu metode untuk memprediksi tingkat kemanisan dari buah mangga tersebut sehingga diperoleh pemutuan mangga cengkir yang seragam.
Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi penentuan tingkat kemanisan manga cengkir dengan metode Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbour (K-NN), berdasarkan citra yang diambil oleh kamera. Citra yang diambil diolah pada proses image processing. Proses image processing tersebut umumnya bertujuan untuk memperbaiki kualitas suatu gambar, namun  dapat  pula  digunakan  untuk  sistem  penentuan  suatu  produk  dengan  cara mendapatkan nilai citra yang diperlukan dari suatu objek tersebut, kemudian nilai citra yang didapat akan diklasifikasikan menggunakan metode klasifikasi seperti metode SVM (Support Vector Machine) dan K-NN (K-Nearest Neigbour).

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam proses penentuan mutu atau tingkat kemanisan buah mangga cengkir di pasaran pada umumnya  dilakukan  dengan  dengan  dua  acara  yaitu  menggunakan  pakar-pakar  untuk pemilihan  /  sortasi  kemanisan  mangga  berdasarkan  perspektif  pakar  tersebut,  dan menggunakan  metode  destruktif  dengan  cara  pengambilan  sampel,  buah  mangga  cengkir akan  dibelah  dan  diambil  sampelnya  untuk  uji  coba  kemanisan  mangga  tersebut  (Sri Agustina, 2015). Permasalahan yang terjadi pada kedua proses tersebut yaitu memiliki cost yang  relative  besar  dan  tidak  menghasilkan  mutu  yang  seragam  karena  sortasi  tingkat kemanisan  mangga  oleh  pakar  bersifat  subjektif  dan  kemungkinan  terjadinya  kesalahan pengamatan sangat besar (Ibnu Wanhar, 2016).

## 2.1 BRIX
Brix merupakan unit pengukur tingkat kemanisan gula di dalam cairan (liquid). Satuan brix yang  digunakan  ialah  derajat  brix.  Skala  brix  ditemukan  oleh  ilmuwan  Jerman.  Adolf Ferdinand W Brix (1798 – 1870) di tahun 1870. 1% Brix setara dengan 1gram gula sukrosa di dalam 100 gram air. Berikut nilai unit Brix di buah-buahan.
Tabel 1. Derajat Brix No Buah Tidak Manis Sedang Manis 1 Apel < 6 6 - 14 14 > 2 Alpukat < 4 6 – 8 8 > 3 Anggur < 8 8 – 12 12 > 4 Blewah < 8 8 – 12 12 > 5 Mangga < 8 8 – 12 12 > 6 Nanas < 12 12 – 14 14 > 7 Pisang < 8 8 – 12 12 > 8 Pepaya < 6 6 – 10 10 > 9 Persik < 6 6 – 14 14 > 10 Pir < 6 6 – 12 12 >
Sumber:  Bionutrient

## 2.2 Refractometer
Refractometer merupakan alat pengukuran konsentrasi zat yang terlarut yang ditemukan oleh Dr. Ernest Abbe, seorang ilmuan dari German Sekitar tahun 2010 an. Brix(%) digunakan untuk menyatakan    Konsentrasi bahan  terlarut  yang  merupakan  prosentasi bahan  terlarut  dalam larutan air.

## 2.3 Citra
Citra merupakan gambar dua dimensi dari gambar analog yang kontinu menjadi gambar diskrit  melalui  proses  sampling.  Gambar  analog  dibagi  menjadi  N  baris  dan  M  kolom sehingga menjadi gambar diskrit. Pixel merupakan Persilangan baris dan kolom.

## 2.4 Model Warna HSV
HSV  adalah  model  warna  yang  lebih  baik  untuk  digunakan  untuk  berbagai  keperluan pengolahan citra dan computervision. Hue (H) adalah ukuran dari jenis warna seperti warna merah, kuning, hijau, dan seterusnya. Representasinya dalam bentuk derajat dengan nilai 0 – 360. Saturasi (S) adalah keberwarnaan suatu warna. Semakin berwarna sebuah warna berarti  semakin  besar  nilai  saturasinya.  Namun  apabila  suatu  warna  pucat,  itu  berarti saturasinya rendah. Value (V) adalah nilai kecerahan sebuah warna. Warna cerah memiliki nilai value tinggi dan sebaiknya untuk warna yang gelap.

## 2.5 Support Vector Machine (SVM)
Teori dasar dari Support Vector Machine (SVM) telah berkembang pada tahun 1992 dan sudah berkambang dengan pesat, dimana  SVM adalah proses pembelajaran dengan menggunakan ruang hipotesis yang terdiri dari fungsi-fungsi linier dalam sebuah ruang fitur (feature space) berdimensi  tinggi.  Proses  latih  algoritma  pembelajaran  adalah  proses  optimasi  dimana learning bias diimplementasikan. SVM  memiliki unjuk kerja  yang baik untuk diimplemtasikan pada  bioinformatics,  pengenalan,  tulisan  tangan,  klasifikasi dan  lain sebagainya  (Krisatus Sembiring, 2008).

## 2.6 SVM ONE-AGAINST-ONE
Pengklasifikasian menggunakan SVM pada awalnya terbatas untuk dua kelas. Dengan kata lain, SVM adalah pengklasifikasi biner (binary classifier). Namun, sejumlah penelitian lebih lanjut memungkinkan SVM menjadi multi kelas (multi class) yang mampu mengklasifikasi data  ke  dalam  kelas  yang  lebih  banyak. One-Against-One,  pada  metode  ini  diharuskan
membangun  sejumlah  model  SVM  biner  yang  membandingkan  satu  kelas  dengan  kelas lainnya seperti dalam kompetisi penuh pertandingan bola. Untuk mengklasifikasikan data ke dalam k kelas, diharuskan membangun sejumlah 𝑘(𝑘−1) 2 model SVM biner. Untuk masalah klasifikasi dengan 4 kelas, maka harus membangun 4(4−1) 2 = 6 buah SVM biner. SVM biner pertama  dilatih  menggunakan  data  latih  dari  kelas  pertama  dan  kelas  kedua  untuk mengklasifikasikan data ke dalam kelas C1 atau C2. SVM biner kedua dilatih menggunakan data latih dari kelas C2 atau C3, dan seterusnya. Artinya, setiap kelas harus dibandingkan dengan  tiga  kelas  lainnya.  Untuk  mendapatkan  kelas  keputusan,  dapat  digunakan  cara voting. Sehingga, kelas yang paling sering menang adalah kelas keputusan..

## 2.7 Bahan dan Peralatan
Alat dan bahan yang digunakan pada penelitian ini adalah Laptop & Kamera, Windows 10, Wamp, Netbeans IDE, Java Development Kit, Python, Library OpenCV, seta MySQL.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Cara kerja sistem yang dibuat melingkupi load image gambar buah mangga, kemudian sistem akan memotong otomatis gambar, kemudian gambar akan dikonversi ke dalam ruang warna HSV,  kemudian  user  dapat  memilih  untung  klasifikasi  citra  buah  tersebut  menggunakan metode K-NN atau SVM seperti yang ditampilkan pada gambar.

## Gambar 1. Cara Kerja Sistem
Berdasarkan  Gambar  1  dapat  dilihat  sistem  yang  dibangun  dimulai  dari  image  processing hingga  mendapatkan  output,  sedangkan  proses capture  citra  buah  mangga  menggunakan kamera merupakan di luar cakupan sistem. Adapun cara kerja klasifikasi proses SVM dan KNN sebagai berikut :

## Gambar 2. Cara Kerja SVM
Berdasarkan Gambar 2 dapat dilihat cara kerja SVM meliputi langkah-langkah berikut :
1. Pengambilan data training
2. Pemodelan data training ke dalam matriks 3 dimensi
3. Melakukan pertandingan antar 2 kelas
4. Ulangi langkah ke-3 hingga sejumlah kelas telah selesai dipertandingkan
5. Mengambil  keputusan  akhir  berdasarkan  class  yang  paling  banyak  memenangkan pertandingan.
Setelah  dilakukan  pembangunan,  kemudian  dilakukan  implementasi  dan  pengujian  sistem dengan kata lain dilakukan pengukuran akurasi pada sistem pengenalan tingkat kemanisan mangga  berdasarkan  fitur  warna.  Pada  pembuatan  aplikasi  NetBeans,  digunakan  metode pengembangan sistem prototype.
Berikut ini merupakan hasil sistem yang berhasil dibuat :
Hasil pengukuran akurasi dilakukan untuk mengetahui kinerja dari sistem pengenalan tingkat kemanisan mangga berdasarkan citra warna yang telah dibuat. Pengukuran tersebut dilihat dari beberapa aspek parameter diantaranya:
o Perbandingan akurasi klasifikasi menggunakan metode K-NN berdasarkan citra warna dengan output dari refractometer.
o Perbandingan akurasi klasifikasi menggunakan metode SVM berdasarkan citra warna dengan output dari refractometer.
Untuk  menghitung  tingkat  akurasi  pengujian dapat  menggunakan  rumus yang  ditunjukkan pada table 4. Adapun analisis perbandingan akurasi akan ditunjukkan pada Tabel 5.
𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 × 100% (1)
Dimana : Jumlah Data adalah banyaknya data masukkan yang diproses sistem Data  berhasil  adalah  kecocokan  antara  keluaran  sistem  dengan  output  dari  alat refractometer.

## Tabel 5. Pengukuran Akurasi Sistem
Hasil  perbandungan  akurasi  pengukuran  tingkat  kemanisan  SVM  dan  KNN  dengan output hasil Refractometer No Uji Hasil refractometer KNN SVM 1 Manis Manis Manis 2 Manis Manis Manis 3 Manis Manis Manis 4 Manis Manis Manis 5 Manis Manis Manis 6 Manis Manis Manis 7 Manis Manis Manis 8 Manis Belum Manis Manis 9 Manis Belum Manis Manis 10 Sedang Sedang Sedang 11 Sedang Belum Manis Sedang 12 Sedang Sedang Sedang 13 Sedang Sedang Sedang 14 Belum Manis Sedang Belum Manis 15 Belum Manis Sedang Belum Manis 16 Sedang Sedang Sedang 17 Sedang Sedang Sedang 18 Manis Manis Manis 19 Manis Manis Manis 20 Manis Manis Manis 21 Manis Manis Manis 22 Manis Manis Manis 23 Sedang Sedang Belum Manis 24 Sedang Sedang Sedang
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan sebelumnya, maka didapatkan tingkat akurasi sistem  secara  keseluruhan  dalam  melakukan  proses  klasifikasi  tingkat  kemanisan  mangga berdasarkan citra warna dengan hasil prosentasi sebagai berikut:
KNN SVM 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 20 24 × 100% = 83.3% 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 21 24 × 100%
= 87.5%

## 4. KESIMPULAN
Dari pengujian sistem dapat diambil kesimpulan bahwa tingkat akurasi atau kesesuaian sistem pengenalan tingkat kemanisan mangga berdasarkan citra warna buah untuk menggunakan metode  KNN  memiliki  prosentasi  akurasi  sebesar  83.3%, sistem  mampu mengklasifikasikan citra buah mangga dengan benar berjumlah 20 buah dari 24 buah yang diuji dengan pengaturan parameter k = 7, sedangkan akurasi atau sistem pengenalan tingkat kemanisan  mangga  berdasarkan  citra  warna  buah  menggunakan  metode  SVM  memiliki prosentasi sebesar 87.5%, sistem mapu mengklasifikasikan citra buah mangga dengan benar berjumlah 21 buah dari 24 buah yang diuji.
Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode SVM memiliki akurasi lebih tinggi dibandingkan KNN pada penelitian ini adapun kelebihan dan kelemahan masing-masing metode adalah. Kelebihan  metode  SVM  berdasarkan  penelitian  ini  adalah  mampu  menghasilkan  model klasifikasi yang baik meskipun dilatih dengan himpunan data yang relatif sedikit. Kelemahan metode  SVM  berdasarkan  penelitian  ini  adalah  sulit  diaplikasikan  untuk  himpunan  dengan jumlah dimensi yang sangat besar. Kelebihan metode K-NN berdasarkan penelitian ini adalah Mudah  diimplementasikan  hanya  dengan  mengatur  satu  parameter  k,  dengan  kelemahan adalah sulit mengklasifikasikan pola-pola yang tersebar acak.

## DAFTAR PUSTAKA
Anonim, 2016, Metode Waterfall Definisi dan Tahapan (online), ( http://www.pengetahuandanteknologi.com/2016/09/metode-waterfall-definisi-
tahapan.html , diakses 6 April 2018)
Anonim,  2018, Metode  K-NN  (online),  ( https://id.wikipedia.org/wiki/KNN ,  diakses  6  April 2018 ).
Anonim, 2018, Buah Mangga (online), ( https://id.wikipedia.org/wiki/Mangga , diakses 6 April 2018 ).
Anonim, 2018, Mangga Cengkir (online), ( https://id.wikipedia.org/wiki/Berkas:Mangga_indramayu_071007-0327_rwg.jpg , diakses 6
April 2018).
Agustina.,  dkk.,  2015.,  Penentuan  Mutu  Mangga  Arumanis  (Mangifera  Indica  L.)  Secara Nondestruktif Menggunakan NIR Spectroscopy.
Indarto.,  2017.,  Deteksi  Kematangan  Buah  Pisang  Berdasarkan  Fitur  Warna  Citra  Kulit Pisang Menggunakan Metode Transformasi Ruang Warna HIS.
Kusumaningtyas.,  Rosa  Andrie  Asmara.,  2016.,  Identifikasi  Kematangan  Buah  Tomat Berdasarkan Warna Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST).
Muhammad.,  dkk.,  2017.,  Pengenalan  Wajah  Menggunakan  SVM  Multi  Kernel  dengan Pembelajaran yang Bertambah.
Qur’ania.,  dkk.,  2016.  Analisis  Tekstur  dan  Ektraksi  Fitur  Warna  Untuk  Klasifikasi  Apel Berbasis Citra.
Rianto.,  Agus  Harjoko.,  2017.,  Penentuan  Kematangan  Buah  Salak  Pondoh  Di  Pohon Berbasis Pengolahan Citra Digital.
Sembiring., 2007., Penerapan Teknik Support Vector Machine untuk Pendeteksian Intrusi pada Jaringan.
Susilowati.,  dkk  2015.,  Implementasi  Metode  Support  Vector  Machine  Untuk  Melakukan Klasifikasi Kemacetan Lalu Lintas Pada Twitter.

## WANHAR.,  DKK.,  2016,  KLASIFIKASI  MUTU  BUAH  MANGGA  DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN.
Yulia.,  Puji  Subekti.,  2016.,  Klasifikasi  Level  Kematangan  Buah  Tomat  Berdasarkan  Fitur Warna Menggunakan SVM.

## YULIANA., 2016, IDENTIFIKASI RASA BUAH MANGGA GEDONG GINCU CIREBON BERDASARKAN  CITRA  RED-GREEN-BLUE  MENGGUNAKAN  JARINGAN  SYARAF TIRUAN.
Bionutrient, 2016, Fruit Index, (Online)
http://bionutrient.org/sites/all/files/doc/fruits/RefractiveIndexOfJuices.pdf )